作为前 Azure 工程师，拥有 AI 和数据中心经验，我不认为 Anthropic 或 OpenAI 会成功。技术专业人员，尤其是受裁员影响的软件工程师，已经迅速失去对 AI 和数据中心的共识。显然，裁员既是为了销售 AI 是不可避免的，并且总是会成功的故事，也是为了减少运营成本，因为他们在 AI 基础设施、电力和计算上花费了数万亿美元。

技术和事实：

LLMs 和生成 AI 的整体负责当前股票市场价格。LLMs 的核心是算法，它们工作如下：当给予用户输入时，LLMs 计算数学上的近似值，以便用户要求的内容。事实上，这很简单，它们根本不思考，只是看你在问什么，扫描训练数据和互联网找出最佳匹配，添加一些随机性，然后输出答案。

让我们看看 Anthropic 的 Fable 模型为例。如果我给出一个简单的提示，如“为我建造一个与 Tinder 相似的全功能约会应用”，你会看到它迅速提供一个似乎令人印象深刻的“功能完善”的约会网站，仅用 30 分钟时间。然而，在表面上看起来很厉害时，这一点并没有那么重要，因为建造约会网站实际上是 web 开发的教程岛屿；有太多的资源在线提供如何建造 Tinder 克隆的指导，根本不是秘密。

要真正看到 LLMs 如何不堪重任，仅需添加一个小变化，要求它做一些缺乏广泛文档的任务。只要 LLM 被信任来做出任何决定，或者被要求创造出“原创”的东西，它就会崩溃。根据其性质，这是一个不可能的任务；LLMs 的创造能力直接与它在该特定主题上的训练数据量成比例。

这解释了为什么 LLMs 在浅表上下文中，如“帮助我设计这个组件”或“帮助我重构这个代码块”，是非常强大的，但在广泛的非具体任务中，如“改进这个代码库”或“开发这个新 web 应用想法”，却是非常糟糕的。一旦你将 LLM 放在它缺乏训练的上下文中，它的策略很快就会崩溃。这种情况也适用于其他生成 AI 领域，如图像、视频和音乐生成。

OpenAI 员工 Suchir Balaji 的揭露：

10/23/24，Suchir Balaji 发布了一篇名为“什么时候生成 AI 合法使用？”的论文，紧接着离开公司，表达了道德上的担忧。他的论文讨论了 LLMs 的技术及其是否构成合法使用。Suchir 认为，最终，LLMs 只是训练于并且重新回放所接收的数据。即使模型没有重复相同的答案，仍然没有对内容进行有意义的转换，它们只是重新词语或重新品牌它。从这个角度来看，它更像抄袭，而不是创造。

随着他发表论文后，Suchir 立即获得了全国关注，仅一周后，他就被纽约时报采访了。

这个揭露发生不到一个月后，Suchir 在他的公寓里被发现死亡，身上有迹象表明他曾经挣扎过，脑部有枪伤。很明显，这样的人会对这个潜在的数万亿美元产业造成麻烦。

资金问题：

私人股权投资一直在支持这个垃圾技术，承诺它将取代大部分人类劳动力。这是一个泡沫。没有人喜欢 AI，它还没有产生一个成功的“vibe coded”创业公司，而且我们已经有的数据中心极为不受欢迎。

还有谁会购买这些股票呢？正常的美国人正在挣扎着生存，付房租，购买食物，他们根本无法负担数万亿美元的 AI 股票。他们希望能够保持幻想，继续维持 AI 股票的高涨，直到他们能够从他们的无价值的 Anthropic 私人股权中获利。

AI 痴迷症：

除了这些压力之外，市场已经因为 AI 的不可避免性而被定价，拒绝承认 AI 不成功的世界。这就像一颗炸弹，等待着爆炸。我们有来自韩国市场的赌徒来到我们的市场，通过杠杆账户将这些股票推至历史新高。这就是“莱奥波德方法”，当大部分小钱投资者都在押注这些股票的成功而没有实际购买这些股票时，根本无法实现这些数字，尤其是在这个美国经济中。

反对意见：

“市场是假的，他们会继续推高这些股票”

但这有什么问题呢？主要问题是，投资数万亿美元到这些数据中心和这些糟糕模型的人们还没有获得任何回报。与之前的科技创业公司不同，这里没有产品，也没有需求。它的全部依赖于它将取代我们所有人这一承诺，这是一个透明的谎言。

“政府将介入，确保 AI 不会失败”

也许会，但这必须等到泡沫破裂。您无法刺激一个已经达到历史新高的股票市场，特别是在 40 万亿美元的债务下。

外部压力：

美国正在失去对海峡的控制，PDF 文件和赌博经济，年轻人没有住房，汽油价格疯狂，40 万亿美元的债务，你选择哪一个。

垃圾股票：

NVDA：这些人基本上是以自己的成功为三倍杠杆的股票。这是有效的，直到现实出现。

ORCL：他们背负着这个包袱。他们持有大量的数据中心财产和硬件，这些将不会有任何未来需求。

SNDK：这个股票被误解了。AI 训练与 NVDA 制造的处理器相关，内存是下一个最重要的硬件组件，作为处理器的缓存。SanDisk 制造了其中的两者，它们制造存储。存储用于训练 AI 的数据和模型，但说这个业务因为数据中心而增加了 3000 倍的价值是荒谬的。

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